generate-video

name	generate-video
description	为剧本场景生成视频片段。当用户说"生成视频"、"把分镜图变成视频"、想重新生成某个场景的视频、或视频生成中断需要续传时使用。支持整集批量、单场景、断点续传等模式。

生成视频

模式自动分派

MCP 工具在读取剧本后检测顶层结构，自动路由到对应 executor：

剧本特征	路由	输出目录
generation_mode == "reference_video" 或存在 video_units[]	task_type="reference_video" → execute_reference_video_task	reference_videos/{unit_id}.mp4
segments[]（narration）	task_type="video" → execute_video_task	videos/scene_{segment_id}.mp4
scenes[]（drama）	同上	videos/scene_{scene_id}.mp4

参考模式跳过分镜图要求，直接把 {script_file} 丢给 executor；executor 自行读取 unit.references → 从 characters/scenes/props 三 bucket 解析 sheet 图 → 内存压缩 → 渲染 prompt → 调 VideoBackend。

为每个场景/片段/unit 创建视频。storyboard/grid 模式用分镜图作为起始帧；reference_video 模式用角色/场景/道具参考图作为 reference_images，跳过分镜环节。

画面比例、时长等规格由项目配置和视频模型能力决定，MCP 工具自动处理。

工具调用

重要：生成视频固定调用下列 MCP 工具入队；此 skill 没有本地脚本入口。

通过 MCP 工具入队：

操作	工具
补齐缺失视频（默认 / workflow 自动）	mcp__arcreel__generate_video_all({"script": "episode_1.json"})
整集生成（默认跳过已有当前视频）	mcp__arcreel__generate_video_episode({"script": "episode_1.json"})
断点续传	mcp__arcreel__generate_video_episode({"script": "episode_1.json", "resume": true})
整集快速重抽已有视频（用户明确要求重跑整集时）	mcp__arcreel__generate_video_episode({"script": "episode_1.json", "regenerate_existing": true})
单场景	mcp__arcreel__generate_video_scene({"script": "episode_1.json", "scene_id": "E1S01"})
批量自选	mcp__arcreel__generate_video_selected({"script": "episode_1.json", "scene_ids": ["E1S01", "E1S05", "E1S10"]})
自选 + 续传	mcp__arcreel__generate_video_selected({"script": "episode_1.json", "scene_ids": [...], "resume": true})
全部待处理（独立模式）	mcp__arcreel__generate_video_all({"script": "episode_1.json"})
精修当前未精修视频	mcp__arcreel__generate_video_episode({"script": "episode_1.json", "quality": "final", "refine_scope": "current_unrefined"})
当前已有视频全量重精修	mcp__arcreel__generate_video_episode({"script": "episode_1.json", "quality": "final", "refine_scope": "current_all"})

所有任务一次性提交到生成队列，由 Worker 按 per-provider 并发配置自动调度。 集号从 script 顶层 episode 或文件名推导，无需手动传。 reference_video 模式下 scene_id / scene_ids 视为 video_units[].unit_id；整集入口才会生成全体 unit。

质量档位规则

• draft = 快速版：所有整集批量、全部待处理、批量自选、Agent 自动生成默认都用快速版；默认补缺只处理缺失或文件不存在的视频，不重跑已有当前视频。
• final = 精修版：只在用户明确要求精修时使用；可以按用户指令对单个镜头 / unit 或一批镜头 / unit 精修，自动工作流不默认精修。
• 整集 / 全部 / 批量精修必须显式传 refine_scope：current_unrefined 只精修当前未精修/快速版视频，current_all 会把当前已有视频全量重精修（包括已精修项）。两者都只看当前版本，历史版本不算。
• 用户只说"全部精修"、"批量精修"但没有说明范围时，必须先反问是 current_unrefined 还是 current_all，不得直接猜测调用。
• 不要为了"合并成片"、"导出剪映草稿"或"本集完成"把快速版视频重新生成为精修版。

工作流程

1. 加载项目和剧本 — 确认所有场景都有 storyboard_image
2. 生成视频 — MCP 工具自动构建 Prompt、调用 API、保存 checkpoint；未指定质量时默认快速版
3. 审核检查点 — 展示结果，用户可重新生成不满意的场景
4. 更新剧本 — 自动更新 video_clip 路径和场景状态

Prompt 构建

Prompt 由 MCP 工具内部自动构建，根据 content_mode 选择不同策略。从剧本 JSON 读取以下字段：

image_prompt（用于分镜图参考）：scene、composition（shot_type、lighting、ambiance）

video_prompt（用于视频生成）：action、camera_motion、ambiance_audio、dialogue、narration（仅 drama）

• 说书模式：novel_text 不参与视频生成（后期人工配音），dialogue 仅包含原文中的角色对话
• 剧集动画模式：包含完整的对话、旁白、音效
• Negative prompt 自动排除 BGM

生成前检查

• 所有场景都有已批准的分镜图
• 对话文本长度适当
• 动作描述清晰简单

reference_video 模式

• 所有 unit 引用的角色 / 场景 / 道具在 project.json 三 bucket 中已注册且 *_sheet 文件存在
• 每 unit shots 数 ≤ 4，总时长 ≤ 模型上限
• references 数 ≤ 模型 max_reference_images

参考生视频模式下，输出命名为 {unit_id}.mp4，位于 reference_videos/ 目录。